统计学相关概念精选(九篇)

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第1篇：统计学相关概念范文

【关键词】统计学 平均思想 应用

一、统计学的基本内容

统计学的基本内容由描述统计、推断统计和实验设计三部分构成。

（一）描述统计（descriptive statistics）

是对实验或调查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关量数等），其基本思想是平均。如在集中量数中将原始数据进行平均，在差异量数中将离均差进行平均，在相关量数中将积差进行平均等。通过描述统计的工作，我们可以把大量零散的、杂乱无章的资料加以简化、概括，从而更加清晰明确地显示出这些数据的分布特征。

（二）推断统计（inferencial statistics）

又称抽样统计（sampling statistics），它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应的总体。换言之，就是根据已知的情况推测未知的情况。推断统计主要用于两个方面，一是从单一样本得到的统计量去推断较大总体的有关特征，我们称之为统计估计或参数估计。二是比较多个样本或总体的差别情况，评价一项实验的结果，我们称之为假设检验。

描述统计和推断统计均是针对数据进行计算的分析方法，因此，只要有数字我们就可以进行计算和分析。然而，要使这些数据真实、可靠地反映客观现实，首先要保证其本身的可靠性和有效性，因此仅靠分析方法是远远不够的，还需要一种获得准确数据的理论与方法，即实验设计。

（三）实验设计（experimental design）

是研究如何更加合理、有效地获得观测资料，怎样更正确、更经济、更有效地达到实验目的，以揭示实验中各种变量关系的实验计划。实验设计的具体内容包括怎样选择被试，控制那些无关因素，提出什么样的假设，观察哪些实验内容，如何安排实验步骤，采取何种统计方法来处理和分析实验结果等。实验设计时，每一项调查、测量和实验事先都必须进行合理的设计才能实施。有人曾说，假如给我三天的时间做研究，我会用两天的时间进行设计，用一天的时间进行实施，可见实验设计在整个统计学中的地位。

三者之间的关系：统计学的内容之间既互相区别，又互相联系。从统计学发展的历史来看，先有描述统计，后有推断统计，再有实验设计，因此描述统计为前驱，推断统计为核心，实验设计为后衍。但是从实验研究进程来说，则应先进行实验设计，再进行描述统计和推断统计。

二、几种基本的统计思想

统计要认识的对象是一个总体，按统计总体的定义，它必须是许多事物的集合。统计的总体思想使统计始终要站在研究对象的整体角度来看问题，形成了大量观察方法和一系列认识规律。既然统计学是通用的数量认识模式，就需要我们对这些模式进行总结。这既是学科内的必需，也有利于弄清统计学与其他学科的区别。

统计思想包括平均思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。平均概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想，算术平均数是简明而重要的代表。均值思想告诉我们统计认识问题是从其发展的一般规律来看，侧重点不在总规模或个体；所谓变异指的是个别对一般的偏离程度，个体变异在宏观上看就是方差。可以说，算术平均数与方差这两个概念分别起到“隐异显同”和“知同察异”的作用。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量；估计的本质是类比，把已知的事物特征推广到更大的范围，以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法；相关概念表现事物之间的关系，它的度量对象是“关系”，是多维现象，是前述统计思想的重要扩展；拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。拟合的成果是模型，反映一般趋势，趋势表达的是“事物和关系”的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性；统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程是保证判断可靠的逻辑要求。

三、平均思想的基本内容

第2篇：统计学相关概念范文

生物统计作为畜牧学科的核心课程一直是高校的讲授重点与难点。本文将结合笔者在讲授生物统计学课程中发现的一些现实问题,如:理论课与实操分割,学生的数理基础薄弱,课堂交流的缺乏等探讨生物统计学课程的教学改革方向。

关键词:

生物统计；教学改革

统计学可以分为数理统计和应用统计两大范畴。生物统计学就是应用统计学中的一个重要分支,同时也是生物信息分析和超级计算机平台上进行大数据分析的重要理论基础。随着国际大数据时代的到来,中国不论从政府,企业还是高等学府越来越重视统计学的相关课程。通过生物统计学课程的讲授,笔者发现了一些生物统计学课程讲授中一些值得探讨的问题。

1高校教学安排中通常将理论课的讲授和实践操作分割开来

举个例子来说,在高校的生物统计学课程通常是先进行基础理论的讲授,内容包括统计资料的整理,资料的描述统计,常用的概率分布,假设检验,方差分析,卡方检验,直线回归与相关分析,以及试验设计方法。所有的理论课程讲完以后,一般情况下就过去10个教学周了。之后是安排一整周的教学实习。教学实习的安排通常是一种统计学软件(如SAS)的操作,以SAS软件为例,主要教授如下内容:SAS软件的基本操作,SAS程序结构、程序的输入、修改调试和运行,常用生物统计方法的SAS程序(描述性统计、资料的正态性检验、t检验、方差分析、直线回归分析等)[1]。这里有几个小问题值得高等教育的工作者去思考。首先,学生的记忆能否再10周以后对于抽象的理论知识依旧清晰。在微机课程开始的时候,所学的知识已经是几周以前讲授的内容了,在教学中,我经常发现当我提出一个指令让学生输入的时候,一部分学生还可以马上跟上教师的节奏,另一部分学生在线面瞪着眼睛茫然不知所措。其次就是实践操作的部分内容和理论课程脱节。这样讲授的后果就是不论理论课程还是实践操作,学生学习结果都是半桶水,而生物统计学课程也成为同学们心目中的难点课程。

2涉及大量的抽象概念和公式,导致学生缺乏学习该课程的兴趣

生物统计学涉及大量抽象概念,例如:总体与样本,参数与统计量,准确性与精确性,随机误差与系统误差,小概率事件实际不可能原理等[2]。生物统计学涉及大量的数学知识。虽然我院的学生在开设生物统计学课程之前已经学习了部分高等数学的知识。但对于理工口的学生而言,农科口的学生对数学的掌握和运用程度仍然有所欠缺。而这些抽象的概念和公式导致了部分学生的恐惧心理。

3统计学课程的数理属性导致了课堂交流开放性的欠缺

和管理或文法课程不同的是,生物统计学课程中讲述例题的结果是在概率论的基础下做出的结论。比如说:当计算出的试验参数小于或超过试验阈值的时候,我们可以接受或否定预先建立的零假设,而否定或接受备择假设,从而对试验结果做出统计学上的判断[3]。而管理学课程往往可以是多元开放的结果。比如:请用S(strengths)W(weaknesses)O(opportunities)T(threats)分析法来讨论一家企业的优势,劣势,机会和威胁。同学在和教师的讨论过程中就可以根据自身的知识,经验和理解给出开放多元的答案。根据以上三点在生物统计学讲授课程中所发现的问题。我对生物统计学课程有如下思考:1)将理论课时和实践课时结合讲授。首选的方案是在机房里讲授统计学课程,2个标准学时的大课可以一堂课程讲授理论课程,一堂课讲授相关的微机操作。次选方案是在多媒体教室讲课时,老师用自己的笔记本电脑连接连接多媒体平台,切换理论和操作课程的讲授,每节课程结束后,下次课带学生进机房实操。2)对于数学基础相对薄弱学科的学生,在每节课的讲授之前先做一个简单的概念回顾,将本节课程所需要运用的数学知识进行一个几分钟的短时间review以消除学生对数学知识的恐惧心理。3)加强和学生的课堂沟通。尽管无法做到象文科类课程那样随心所欲的畅所欲言,课堂交流在生物统计学课程上仍然是必要的。一般而言,我会选择上一堂课结束前讲授过的习题和同学们进行沟通交流。温故而知新,对自己已经听过的课程同学们进行解答和回顾往往更有信心,也能更好的活跃课堂的气氛。

4总结

生物统计是一门农业口重要的核心课程,在生物统计的教学中,笔者发现了一些困扰现在高校教师和学生的问题,也提出一些教学改革的探讨,以期提高教学效率,改善教学效果。

参考文献

第3篇：统计学相关概念范文

【摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。

一、关于统计学

统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

二、统计学中的几种统计思想

1统计思想的形成

统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

2比较常用的几种统计思想

所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述

2.1均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.2变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

2.3估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

2.4相关思想

事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

2.5拟合思想

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

2.6检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

3统计思想的特点

作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

三、对统计思想的一些思考

1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国着名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

2要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

3深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

参考文献:

陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

第4篇：统计学相关概念范文

关键词：经管专业统计学；跨学科；教学能力

统计学是一门关于数据的收集、整理、显示和分析的科学。当今大数据时代，无论是社会、自然或实验，凡有大量数据的出现，都要用到统计学的理论和方法。特别是在社会经济现象的研究和经济管理中，统计理论和统计方法的应用日益广泛。因此，统计学是高校经管专业的基础必修课，也是教育部规定的核心课程之一。因此提高信息管理专业统计学课程任教教师的教学能力，对提高统计学的教学质量和教学效果起着至关重要的作用。作为来自教学第一线、一直从事《统计学》课程的理论教学和实验教学任务的教师，作者长期对经济管理类课程的教学研究比较感兴趣。另外，作者长期学生评教成绩位于学院前10%，教学改革工作一直得到学生的欢迎和支持。出版过《统计学》理论教材，编写完成《统计学实验指导书》，在该课程体系的内容设置上具有较多的心得体会和丰富的教学经验。本文基于作者多年来对经管类专业统计学的教学过程和感受，着重对目前信息管理专业统计学任课教师教学能力存在的问题，以及如何提升其教学能力等方面进行了思考。

1关于信息管理专业统计学教师教学能力的常见问题

教师是教学活动的组织者和主要实施者，教师的教学能力是指其运用所掌握的专业知识和技能圆满完成教学任务的能力。然而，我国高校经管类专业统计学教师的教学能力对于较好实现教学目标有所欠缺，具体表现在如下几个方面。

1.1师资队伍导致经管专业统计学教师教学能力先天不足

信息管理专业统计学的课程内容主要包括社会经济统计和数理统计两个方面。因此其课程特点决定任课教师必须具有以上两个方面的理论知识。教学方法宜采用案例教学法，结合经济管理实践中的案例进行教学，以帮助学生理解统计学方法并培养其正确的统计学思维。在教学过程中，应把企业对经济情况或实际问题真实调查得到的数据，以及企业最后采用的相关优化方案或最终决策作为案例素材。因此，就要求任教教师在课前要准备，与教学目标相吻合的，与经济管理统计决策相关的案例。显然，就要求教师熟悉并深刻理解案例中有关统计学、经济学、管理学的各个知识要点。这就要求经管专业统计学教师具有多学科交叉的学科背景。而往往很多高校的经管专业负责人，没有意识到该课程鲜明的跨学科性。经管专业统计学课程往往由数学学院统计学专业的教师来承担。这样的经管专业统计学课程师资队伍，因为只有单一学科背景导致教学能力先天不足。

1.2任课教师对统计学与相关学科的关系认识不足

大量的教研教改文献强调，经管类涉及的统计学问题应主要是社会经济统计问题。教学内容应强调其鲜明的专业应用特征，应涉及信息管理、市场研究、质量控制、财务管理、风险投资、预测分析、数据挖掘、科学研究、宏观管理和微观管理等诸多方面。[1]而因为任课教师大多为数学系统计学教师的原因，经管理统计学课程的任课教师往往对统计学与相关学科的关系认识不足。教学内容主要以数理统计为主，教学过程以统计学公式的推导、统计方法的推理为主，教学中没有着重于统计学理论和方法对于经济和管理的应用。

1.3指导学生实验、实践环节的能力不足

信息管理专业统计学的学习目标是把统计学知识和方法应用到解决经济管理现象中的实际问题中去，而不仅仅只是理解和掌握统计学原理和统计学方法。教学过程应恰当使用统计分析软件，增强学生对统计方法及理论的理解，提高自主解决实际问题的能力。所以开设配套的统计学实验及实践课时是十分必要的，这也要求信息管理专业统计学教师应能很好地指导学生应用各种软件解决经济管理中的实际问题。而数学学院统计学专业的老师相关能力有如下两方面不足：1）不能正确选择适合于经管学院学生易学能懂的统计软件。一种情况就是把统计专业软件如SPSS或SAS应用于经管学院的实验室，甚至做与数学学院统计学专业学生同样的实验内容。经管学院的学生因为数学基础有限，而难以达到实验要求，也导致学生逐渐丧失统计学学习积极性。另一种情况是认为经管学院的学生，因为数学基础差而无法理解专业统计软件的应用，从而无法开展专业的统计学实验，造成实验环节的缺失。2）除了实验，实践环节更能提高学生分析问题、解决问题的能力。在实践环节中要求学生自行分组选择与专业相关的有关课题，完成问卷设计、统计调查、数据整理、分析，锻炼综合运用统计学知识和相关专业知识的能力是十分必要的[2]。而数学学院的统计学教师对于经管类的实际问题并不熟悉更不敏感。即便是有意识地开展了统计学实践活动，但很有可能因为经济学与管理学的专业知识的匮乏，而在实践过程指导中显得力不从心。

1.4缺乏因材施教

由于各个学校在培养目标、教学观念、教学计划和实验条件等方面的差异，在统计学的具体课程内容设置上实际存在很大不同。在研究型大学里，比较强调统计学概念和方法模型，对具体的应用技术除用于举例以外，不做专门介绍，而基本概念、数学模型和方法原理可起相对持久的作用，所以要重点学习。比如在很多985年大学，学生的培养目标是将来如何设计一个新的统计学模型，因此课程设置上主要讲解典型的统计学模型，如主成分分析、因子分析、聚类分析和时间序列预测的相关理论方法，并没有让学生在课堂上熟悉某个具体软件面向统计学方法的使用。研究型大学的这种模式的教学观念和课程设置无可厚非，这源于它的培养目标和学生的整体素质。问题是这种理念在一般的普通大学里有拷贝的趋势，造成现有不同层次高校在统计学课程的教学内容设置上存在较大的相似性，显然很不合适。

2信息管理专业统计学教师教学能力提升路径

2.1遴选具有交叉学科背景的教师

信息管理专业统计学因为其课程具有多学科交叉的特点，即涵盖经济学、管理学、统计学等相关学科知识。而要求一个老师能把这些综合知识很好地融合到一门课程中去，是很不容易的。然而经管类的统计学课程，又是经管专业中一门十分重要的课程。所以信息管理专业统计学的任课教师的遴选，就必须要引起专业负责人足够的重视。选派的任课教师既要具备系统的统计学理论知识，又还需具有经济学与管理学等学科的学科背景。通常，数学学院的统计学老师，一般不会是本科阶段学习经济管理，而在硕士或博士阶段转学数学统计专业的。相反，在经管学院，本科甚至是硕士阶段学习数学，而后来转为研究经济学、管理学的老师人数占有一定的比例。数学专业的本科生已系统地学过统计学的相关专业课程，并且数理统计的基础知识短时间内不会有太多的更新。那么，这些老师就能在具有统计学系统知识和经济学、管理学的知识背景下，紧跟社会经济管理中的热点问题，适时更新教学案例，增强学生的学习的兴趣，从而提高教学效果和教学质量。

2.2完善教师跨学科专业知识结构

如若经管学院具有跨学科背景的，统计学课程师资人选人数欠缺，数学学院的统计学教师可以通过自学、培训、进修等方式不断学习和积累经济学、管理学等相关学科的专业知识。比如数学学院统计学专业的教师可以通过MOOC中国、雨课堂等在线教育平台，自学管理学、经济学、运营管理、ERP等经管学院专业的核心课程。还可以与经管学院的教师一起组建经管专业统计学教师团队。该团队成员的成员可以由数学学院的统计学教师、经济学专业教师、管理学专业教师以及企业高级管理人员组成。专业知识和实践技能相互融合，相互完善，相互补充，可以提高高校人才培养质量。

2.3教师主动钻研实践环节的教学理论和方法

经管专业的统计学作为一门跨学科的课程，与数学学院开设的统计学课程有着较大的区别，尤其是实践环节具有自身的教学要求和教学特点，教师不能机械套用数学学院的实验软件和实验指导书。经管专业的统计学教师应尽力通过自学、访学、进修、交流等方式学习、借鉴、选择适合于本校经管专业学生的实验软件，并恰当地开展实践活动。教学过程中要大胆采用先进的教学方法，如案例教学、小组调研、翻转课堂等加深学生对统计学知识应用的理解。此外，要求教师积极主动利用已有的学习平台，如在线学习平台网站，记录学生在线上参加的调查问卷，试题练习，考试竞赛等内容，一是便于开设相同课程的老师可不断上传课程学习资料，来丰富这门课程的学习资料；二是方便教师进行课程资料共享，丰富学生们的学习资源；三是便于跟踪学生学习进展，了解当前学生对基础知识、基本概念的掌握情况，以及知识的运用能力，为课堂如何教、如何引导学生学习、如何加强课程教学管理、如何考核提供科学依据；四是起到督促学生主动学习的作用。

2.4精心设计教学内容

对于经管类专业来说，统计学课程是非常重要的专业核心课程，一般为3个学分48课时左右。为了学生充分理解、掌握统计学的相关课程基本概念、基础理论和方法，运用有关工具解决本专业涉及的实际问题，教师应在有限的课时内，开发建设优质的教学内容，包括媒体素材、试题、专业案例、课件、常见问题解答和网络课程的建设。基于不同专业，加入各个专业最常用流行的统计分析软件的使用学习。为推进从“知识传授型”向“能力培养型”的快速过渡，我们将针对专业特点，对课程体系、知识结构和课程内容分配进行调整。在理论讲授和实践环节中，引入MOOC、微课和翻转课堂等相关教学手段，在课程内容的安排上，有意识地留出一定的时间让学生自学。为帮助同学提高学生的应用实践能力和应用能力，在统计学课程的教学过程中，针对不同专业特点，介绍各自领域常用的、可应用于大型数据分析的相关统计分析软件，重点强调常用统计学分析方法的深入应用，结合案例式教学，开设提高型、综合型和创新型实验。鼓励学生自主立项，参与教师的研究计划，通过交流与合作共同解决企业真实项目的专业问题。总之，通过立体化教学体系，使学生在教学课内和课外实践活动中得到锻炼，提高他们的综合素质、创新能力和合作能力。

2.5创新学习方式。

积极在创新创业基地、专业创客空间、开放式实验室、虚拟仿真实验室，开设有关统计学的项目研究课题、真实的项目分析范例和创新实验项目等，营造统计学的创新学习环境。鼓励学生参与经济管理类方面的科研项目训练，以提升学生的学习兴趣。

3结语

经管专业统计学课程具有鲜明的跨学科特性，涉及统计学、经济学、管理学等诸多学科。这种多学科交叉融合，形成了经管专业统计学课程知识结构体系复杂的主要特征。目前，很多高校经管学院的统计学课程大多是数学学院委派而来的统计学专业任课教师，他们数理统计学知识系统、扎实，经济学、管理学知识相对欠缺，从而导致对统计学与相关学科的关系认识不足，指导学生实验、实践环节的能力不足。基于以上问题，建议专业负责人优先遴选具有交叉学科背景的老师承担经管专业统计学课程。同时经管专业统计学教师，应主动完善跨学科专业知识结构，钻研实践环节的教学理论和方法以提高该课程的教学效果和教学质量。

参考文献：

[1]李梦觉,龚曙明.统计学原理[M].北京：中国水利水电出版社,2015.

第5篇：统计学相关概念范文

[关键词] 脑卒中；社会支持；自我概念；相关

[中图分类号] R743.3[文献标识码] C[文章编号] 1673-7210（2012）03（a）-0112-03

脑卒中俗称脑中风，又称“脑血管意外”，是因脑血管阻塞或破裂引起的脑血流循环障碍和脑组织功能或结构损害的疾病，其特点为病程长，恢复差，致残率高[1]。研究显示，脑卒中患者多数心理健康状况不佳，情绪不稳定，存在轻重不等的心理障碍[2-4]。而临床医生往往重视其基础机体功能的症状和体征而忽视精神障碍表现，殊不知精神症状亦能影响疾病的康复[5-6]。因此，临床医生在注重药物治疗的同时，也应重视影响患者康复的不良心理因素。鉴于此，本文对脑卒中患者进行问卷调查，旨在探讨社会支持对脑卒中患者心理健康的影响，为脑卒中患者的全面康复提供治疗依据。现总结报道如下：

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择我院2011年6~9月神经内科收治的符合临床诊断标准的脑卒中患者76例作为研究组，其中，男53例，女23例，平均年龄（63.19±6.05）岁；文化程度：小学12例，初中32例，高中26例，大专及以上6例。所有患者均意识清晰，无失语、痴呆和严重精神症状，检查合作，无其他中枢神经系统疾病及明显的并发症。排除标准：①严重的心、脑、肺、肾合并症；②严重的认知功能障碍；③既往有精神病史者。本研究在知情同意情况下进行，所有患者及其家属均签署知情同意书。选取同时期本地具有相似生活背景、年龄、文化程度、身体无疾患的健康志愿者76例作为对照组，其中，男51例，女25例，平均年龄（63.8±6.9）岁；文化程度：小学10例，初中31例，高中28例，大专及以上5例。两组在性别、年龄、文化程度等一般情况方面比较差异无统计学意义（P > 0.05），具有可比性。

1.2 方法

1.2.1 调查工具

1.2.1.1 社会支持量表（SSRS）[7]该量表用于测量个体社会关系的3个维度，共分10个条目，包括客观支持3条，主观支持4条，社会支持利用度3条。客观支持即客观的、可见的支持；主观支持即精神和情感上的支持；支持利用度是个体对客观支持和主观支持的利用程度。总分即10条目计分之和，最高分为66分，最低分为12分，得分越高，表示社会支持水平越高。

1.2.1.2 田纳西自我概念量表（TSCS）[8]TSCS共70个题目，每个题目分5级评分，从“完全相同”、“大部分相同”、“部分相同或部分不同”、“大部分不同”、“完全不同”分别赋1~5分，包含结构维度：自我认同、自我满意、自我行动；内容维度：生理自我、道德伦理自我、心理自我、家庭自我、社会自我；综合状况：自我总分与自我批评等10个因子。前9个因子得分越高自我概念越积极，而自我批评得分越高，自我概念越消极。

1.2.2 调查方法

抽调专业临床医师2名进行问卷调查，调查前均得到测试者支持并积极配合。调查问卷统一发放，均采用无记名的方式以保证问卷的真实性，同一时间填写完成问卷并当场收回。回收率为100%。

1.3 统计学方法

数据采用SPSS 13.0统计学软件进行数据分析，计量资料数据用均数±标准差（x±s）表示，两组间比较采用t检验；相关性分析采用Pearson相关检验；以P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组社会支持量表评分情况比较

由表1可见，研究组客观支持、主观支持、支持的利用度因子得分均明显低于对照组，差异均有统计学意义（均P

2.2 两组田纳西自我概念量表评分情况比较

由表2可见，除自我批评因子外，研究组TSCS各因子评分均显著低于对照组，差异有统计学意义（均P < 0.01）；研究组自我批评因子得分高于对照组，差异有统计学意义（P < 0.01）。

2.3 研究组社会支持量表与田纳西自我概念量表评分的相关性分析

由表3可见，TSCS量表自我批评因子与SSRS评分呈高度负相关（P < 0.01）；自我认同、自我满意、自我行动、生理自我、伦理自我、心理自我、家庭自我、社会自我以及总分与SSRS评分呈高度正相关（P < 0.01或P < 0.05）。

3 讨论

近年来，自我概念和心理健康的关系研究日益受到学者们的广泛关注和重视[9]。患者如果拥有正性的自我概念，有利于其应对生活压力和促进康复，反之，则会表现为孤僻、退缩、缺乏工作学习生活的竞争力，影响其康复[10]。国内外研究表明，自我概念是心理健康的重要指标，与多种形式的病理心理有着密切的关联[11]。客观的自我评价、积极的自我形象是心理健康的重要标志[12-13]。社会支持不仅是患者应对疾病与治疗过程中最有潜力的资源之一，也是心理压力和健康关系的一个重要中介因素。社会支持能够帮助个体从生理和情感方面应对生活中的压力性事件，通过多种机制减轻个体在生活转变过程中的不良影响，维持个体的良好身心状态。有研究证实，社会支持具有缓解压力和直接影响患者身心健康和社会功能的作用[14-15]。

本文研究结果发现，脑卒中患者社会支持水平较低，不论是客观支持、主观支持，还是支持利用度均明显地低于健康人群（P < 0.01），这是导致其心理问题的重要因素，应引起医务工作者的重视。在TSCS评分中，脑卒中患者除自我批评因子得分明显高于健康人群外，其余9个因子得分均明显低于正常人群（P < 0.01），表明脑卒中患者自我评价过低，表现为消极的自我概念，不利于疾病康复，在临床药物治疗的同时，也应当给予相应的心理治疗，以消除影响疾病康复的不良心理因素。本文研究结果还发现，自我概念与社会支持存在高度相关性，即社会支持水平越高，自我概念越积极，心理越健康，反之，心理健康越差。这一结果表明，社会支持是影响心理健康的重要因素，增大社会支持程度，能够促进心理健康，提示在临床治疗中，应加大对患者的支持力度，以促进其身心康复。

综上所述，脑卒中患者社会支持水平较低，存在消极的自我概念，严重影响其身心康复。临床医护工作者应针对其消极的自我认知，给予患者良好的社会支持干预，以促进其康复。

[参考文献]

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[14]汪向东，王希林，马弘.心理卫生评定量表手册[J].中国心理卫生杂志，1999，13（增刊）：127-131.

第6篇：统计学相关概念范文

关键词：统计总体；总体单位；有限总体；无限总体；调查对象

中图分类号：G642 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2015）017-0000-02

一、对“统计总体”概念的分析

以西南财经大学出版社出版，由肖战峰主编的《统计学基础》教材为例，其中给出的统计总体的概念为：“所谓总体是指在同一性质基础上结合起来的许多个别事物的整体。”此概念我们可以从以下几方面来理解：首先，统计总体是一个整体，而非个体；其次，构成整体的个别事物（个体）不能只有一个，而应该有“许多”个；再次，“许多个别事物”要构成一个整体，前提是这些个别事物要具有同一性质。在此，我们可以产生两个疑问：一是为什么一个个别事物不能称为一个总体？二是既然构成整体的许多个别事物具有共同的性质，我们还有研究的必要吗？针对这两个疑问，我们把概念中的“许多”和“同一性质”分别归结为统计总体的两个特征：大量性和同质性。然后，这两个疑问就可以归结为一个答案：如果只有一个个别事物，那就没有统计的必要了，同时，如果许多个别事物找不到共同的性质，同样没有统计的必要。由此，又会引出一个新的疑问：如果许多个别事物所有的性质都相同，那么，还有统计研究的必要吗？如：要了解全班同学的情况，假设全班同学的性别、年龄、身高、体重、成绩等都一样，那我们是否还有必要进行统计呢？答案当然是否定的，没有必要再进行统计了。同时，我们又会引出统计总体的另一个特征：差异性。同质性与差异性是不矛盾的，一个统计总体中的许多个别事物既要有至少一种共同的性质，又要有许多不同的性质，统计正是要在许多个别事物某一种或几种同质性的前提下研究它们的众多差异性。

二、对统计总体相关例子的辨析

对统计总体的概念辨析之后，我们会觉得理解得已经很透彻了。例如，要研究某班学生的情况时，该班全部学生就是统计总体。再如，要研究某市工业企业的情况时，该市全部的工业企业就是统计总体。但是，如果把以上两个例子分别改为“要研究某班学生的学习情况”和“要研究某市工业企业的设备情况”时，可能就会令人产生异议了。一种观点认为依然是把“该班全部学生”和“该市全部工业企业”作为统计总体；另一种观点则会认为要把“该班同学的全部成绩”和“该市工业企业的全部设备”作为统计总体。究竟哪种观点正确，各有各的理论。分析的角度也不能仅仅是考虑统计总体的概念就能够解决的问题。这两种观点中，前者正是经济统计学的观点，后者则是数理统计学的观点。虽然目前“大统计”的格局正在形成，但这两种观点依然各成一派，各自为政。有些学者将统计总体的两种答案分别叫做“具体总体”、“抽象总体”；也有一些学者提出“直接总体”和“间接总体”两个名词，也有很多学者试图将两种观点进行融合，想给出唯一的标准答案，而不是现在的两种观点、两个答案。

就两种观点而言，笔者赞同经济统计学的观点的。正如，要了解一个奶牛厂牛奶的产量，那么统计总体到底是该奶牛厂全部的的奶牛呢，还是该奶牛厂全部的牛奶呢？笔者认为应该按照经济统计学的观点，把统计总体定为该奶牛厂全部的奶牛，这样一来，每一头奶牛就是总体单位了，而每一头奶牛的牛奶产量是一个数量标志，每一头奶牛的具体产奶量就是一个标志值，那么，该奶牛厂全部奶牛的具体牛奶产量就是一个指标。这样可以层层深入分析，是符合统计研究的任务和目的的。但如果按照数理统计学的观点，将该厂全部的牛奶产量作为统计总体的话，只能确定出来总体单位是每一头奶牛所产的牛奶，却无法再思路清晰地层层分析出标志、标志值和指标了。

三、对统计总体与总体单位的相对性辨析

在确定的研究目的下，总体和总体单位的角色是固定的，不可以互换。但当研究目的发生改变时，两者也会发生改变。即统计总体和总体单位的角色不是一成不变的，两者会随着研究目的和任务的不同而改变自己的角色。也就是说，对于同一客观事物，在这个研究目的下，它是一个统计总体，但在另一个研究目的下，它可能又成为了一个总体单位。例如，要研究河南省高校的情况，那么，河南省的全部高校就是一个统计总体，而河南省的每一所高校就是一个总体单位，也就是说，河南科技学院作为河南省的一所高校，就是一个总体单位。如果把研究目的换一下，换成要研究河南科技学院这所高校的情况，那么，河南科技学院此时就是一个统计总体，而不再是一个总体单位。

在统计总体和总体单位的相对性中，笔者想提出来的一点就是，并不是在所有研究目的发生变化的情况下，统计总体和总体单位的角色就一定会随之发生改变。例如，仍以河南科技学院来说，无论研究目的是研究河南省高校的情况，还是研究全国高校的情况，河南科技学院始终都是一个总体单位，而非统计总体。再如，在人口普查中，无论是了解全国的人口情况，还是河南省的人口情况，每个人始终是一个总体单位，这是不会发生改变的。由此，笔者总结出来：统计总体可以随着研究目的的不同而发生改变，研究目的的范围大，统计总体也是一个大总体，研究目的的范围变小，统计总体则会变成一个小总体或子总体，但总体单位则不一定会随着研究目的范围的变化而发生改变。

四、有限总体与无限总体辨析

肖战峰主编的《统计学基础》教材中给出：“总体按其单位数的多少，分为有限总体和无限总体。如果总体包含的总体单位为有限个，称为有限总体；如果总体中的单位数是无限的或无法计数的，称为无限总体。”这句话可以分解为三个内容来理解：第一，总体单位数再多，但只要是有限的就是有限总体；第二，总体中的单位数多到无限时就是无限总体；第三，总体单位数是有限的，但因为太多，多到无法计数时也称为无限总体。以上三个内容的理解中，第一个内容和第三个内容已经产生了矛盾，也就是说，当总体单位数有限，但多到无法计数时到底属于有限总体还是无限总体呢？按教材中给定的概念，这种情况既符合有限总体，也符合无限总体。因此，教材中给出来的有限总体和无限总体的概念是不严谨的。那么，现在需要考虑的就是：总体单位数多到无法计数时到底应该属于有限总体还是无限总体呢？针对这个问题，笔者认为，只要给定一个统计调查时间，应该属于有限总体。比如，全国人口普查时，通常会给定一个普查时间：截止到某年某月某日某时。这时在调查期限内所得到的人口普查的各项数据就属于有限总体。再如，工业企业正在连续生产的小件产品的件数，许多教材都将其归为无限总体。其实，同样的，只要给定一个调查时间，它也是有限总体。还有许多教材把人口总数、企业总数、商店总数等都直接定为有限总体，但笔者认为，之所以把这些归为有限总体，也是因为在一定的调查时间这个前提下，如果不确定好一个调查时间，这些同样有可能成为无限总体。再进一步说，像一袋大米所包含的粒数，一个人头上所长的头发的根数此类问题，只要给定一个调查时间，这些都可以是有限总体。只是计数时有一定的困难，同时，往往也没有统计的必要。

五、统计总体与调查对象的辨析

肖战峰主编的《统计学基础》教材中给出的调查对象的概念为：“调查对象就是需要调查的社会现象的总体，它是由性质上相同的许多调查单位所组成。”我们可以理解为，当一个统计总体需要进行调查时，这个统计总体除了叫做统计总体，也可以叫做调查对象。总体单位也就成为了调查单位。换句话说，不对一个统计总体去作实质性调查时，它就是一个统计总体，一旦要对这个统计总体实施调查时，这个统计总体同时也成为了一个统计对象。所以，调查对象就是要去做调查的统计总体。笔者认为，在实际例子中，需要确定调查对象时，我们可以按照确定统计总体的思路分析出统计总体，调查对象也就清楚了。因此，确定调查对象的关键问题就是确定好统计总体。统计总体分析的正确，调查对象也一定是正确的。如“某市城市居民家用电脑消费观念调查”中，统计总体是该市全部的城市居民，调查对象也就是该市全部的城市居民。当要进行“某市城市居民家庭家用电脑消费现状调查”时，统计总体则变为该市全部的城市居民家庭，调查对象也由“该市全部的城市居民”变为了“该市全部的城市居民家庭”。

六、结束语

总之，从大处说，统计总体是统计观察世界的独特视角。从小处说，统计总体是统计学中最基础、最重要的一个概念之一。在“经济统计学”和“数理统计学”正逐步融合为“大统计”格局的今天，理解和把握好统计总体及其相关的知识，并且敢于提出疑问和见解，是每一个统计学习者都应该具有的一种精神。在这种精神的指引下，统计学科将会更好更快地发展！

参考文献：

[1]李琳.统计学中几个问题的商榷[J].统计教育，2006（05）.

第7篇：统计学相关概念范文

关键词：多点地质统计学 训练图像 储层建模

【分类号】：P618.13

一、引言

在油气开发过程中必然会涉及到相关数据测量，测量过程中就会不可避免的出现误差，这些数据误差会给油气地质储层建模带来直接的影响。另外得到确定性的地质变量空间变量模型是不太现实的，那么在这个过程中就需要引用到概率论方法来完善数据建模。举例来说对于储层中流体的流动而言就需要结合微分方程系数等参数来进行探讨。在利用传统方法的建模过程中正常情况下都会使用内插方法得到储层参数但同时也会对流动方程造成影响那么就会产生一定的偏差。因此在油气地质储层建模的过程中需要根据实际条件来对数据模型进行调整并筛选合理的模型来进行构建让油气产量预测可靠性得到保障。

二、多点地质统计学与训练图像

基于变差函数的传统地质统计学随机模拟是目前储层非均质性模拟的常用方法。然而，变差函数只能建立空间两点之间的相关性，难于描述具有复杂空间结构和几何形态的地质体的连续性和变异性。

针对这一问题，多点地质统计学方法应运而生。该方法着重表达空间中多点之间的相关性，能够有效克服传统地质统计学在描述空间形态较复杂的地质体方面的不足。多点地质统计学的基本工具是训练图像，其地位相当于传统地质统计学中的变差函数。对于沉积相建模而言，训练图像相当于定量的相模式，实质上就是一个包含有相接触关系的数字化先验地质模型，其中包含的相接触关系是建模者认为一定存在于实际储层中的。

三、地质概念模型转换成图像训练

地质工作人员擅于根据自己的先验认识、专业知识或现有的类比数据库来建立储层的概念模型。当地质工作人员认为某些特定的概念模型可以反映实际储层的沉积微相接触关系时，这些概念模型就可以转换或直接作为训练图像来使用。利用训练图像整合先验地质认识，并在储层建模过程中引导井间相的预测，是多点地质统计学模拟的一个突破性贡献。

可以将训练图像看作是一个显示空间中相分布模式的定量且直观的先验模型。地质解释成果图、遥感数据或手绘草图都可以作为训练图像或建立训练图像的要素来使用。理想状态下，应当建立一个训练图像库，这样一来建模人员就可以直接选取和使用那些包含目标储层典型沉积模式的训练图像，而不需要每次都重新制作训练图像。

四、二维和三维训练图像

二维训练图像就是在纵向上没有变化，比如人工划相图，因此二维训练图像又称为伪三维训练图像。二维训练图像在纵向上不能反映河道微相的加积，在横向上也不能反映各沉积微相的迁移。因此二维训练图像比不能很好的反映沉积构型。在三维训练图像中，可以反映各微相在横向上的迁移和垂向的加积，能够很好的反映沉积体的空间结构。因此在实际应用中多使用三维训练图像。

五、油气地质储层建模发展趋势展望

从大环境来看目前我国的油气地质储层建模较以往取得了很大的进展，但是在某些环节上依然暴露了一定的问题，需要在以下几方面进行完善。首先遇到地质条件较为复杂的情况时需要将侧积体视为目标体来进行储层构型分析并根据分析结果来进行建模。（2）需要进一步提升地质知识水平并且将这地质知识应用并整合到建模中。（3）加强目标体连续性过程。（4）对三维训练图像构建和三维模拟中数据事件进行更具深度的把握。（5）对井数据模拟条件进行优化。除了在算法上进行改进外还应该让原型模型变得更为丰富并体现出层次感，将地震信息进行高度整合化，构建出地质约束原则，另外在建模过程中对层次分析与模式拟合给予充分的重视。

六、结论

将更多的地质资料整合到储层建模过程中以确保最终数值模型更加符合地质认识，这在预测储层流体特征时是十分必要的。多点地质统计学为地质工作者提供了一个强大的工具，使得他们可以通过训练图像将概念模型和先验地质认识整合到建模过程中。

目前研究的重点是提高多点模拟算法的性能，包括：提高运行速度，降低内存开销，提高沉积模式再现效果以及更灵活的整合不同来源的信息等。有理由相信，随着多点建模方法不断趋于主流，以及越来越多的地质工作者对这一方法变得熟悉，多点地质统计学将成为下一代地质建模工具。

参考文献

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第8篇：统计学相关概念范文

统计学作为一门搜集数据、整理数据、展示数据、分析数据的方法论学科,在当今社会的各个领域得到了越来越广泛的应用,在我国各高等院校也日益受到重视,几乎所有的经济、管理类专业都把统计学作为学科基础课来开设,使之成为本专业定量分析的工具。可是据我十多年的统计学教学实践和调查结果来看,目前统计学在高校的开课效果并不理想,多数学生反映统计学公式多、计算量大、内容枯燥，还有不少同学对统计学存在畏惧心理，统计学也成为目前高校不及格率最高的科目之一。造成目前这种状况的原因很多，但目前国内的统计学教材的“可读性”差，读起来“味同嚼蜡”应该是一个主要的原因。本文对当前经济、管理类专业的统计学教材存在的一些问题进行探讨。

二、目前统计学教材存在的主要问题

目前市面上国内编著的经济、管理类的统计学教材数量繁多，其名字也五花八门，如：《统计学原理》《统计学基础》《统计学》《经济统计学》《管理统计学》等。据我调查，目前武汉市书店在售的这类图书不下三十种。虽然数目众多，但翻开一看，就会发现这些书的内容大同小异，和国外的统计学教材相比，对学生的吸引力不强。经过综合，我认为国内的统计学教材主要存在以下问题。

（一）内容陈旧。如今的经济、管理类统计学教材由以前的只介绍描述统计变成既有描述又有推断统计的大统计学。可是翻开现有的统计学教材，就会发现不少已经过时的描述统计学的概念比比皆是，学生平时在生活、学习中几乎用不上。如不少教材里的第一章绪论部分重点介绍“标志”和“指标”这对概念，花很大篇幅来介绍两者的联系和区别，但这对概念在后续的数据分析中几乎用不到；在“后续统计调查”这章中，对统计报表、重点调查和典型调查这些方法也是花了不少篇幅来介绍，而这些在计划经济条件下使用的调查方法现在很少采用；另外，目前不少教材保留了“指数”一章，详细介绍了编制指数的两种方法，而这些内容由于内容繁杂，应用面窄，除了专门的统计调查人员，一般人根本没有必要掌握，只需要了解其基本含义。由此可见，目前国内统计学教材内容陈旧，教材中对广大读者用处不大的资源占用了大量的篇幅，而一些实用性很强的内容，如参数估计、假设检验及多元回归则放在教材后面简单介绍，由于学时有限，很多老师在课堂上只是简单地提一下，其结果是学生用这样的教材根本学不到有用的知识。

（二）概念、公式多，案例少。目前很多学生并不需要学量系统的统计学知识，而只需要能用简单、实用的统计学方法来辨别、处理出现的定量分析问题，并且能够利用统计学软件自己解决一部分，当自己不能解决时知道到哪里寻求帮助就行了。因此统计学教材的主要任务是教会他们统计学的主要思想，学会用统计分析方法解决实际问题。基于这种目的，统计学教材应偏重实际应用，多引入生活中常见的实例或案例，不知不觉地把读者引入统计学专业知识的殿堂。但是目前的统计学教材一般都是先介绍理论、概念，再给出公式及其推导过程，最后才结合实践进行举例，而且大量繁琐的数学推导占了很大的篇幅，而经济、管理类专业的学生大多数是文科生，数学底子差，大量的公式推导往往让他们望而却步。而与大量公式相对应，国内现有的经济、管理类的统计学教材有关经济、管理的统计案例很少，大部分是过于简单的设例，或是“编写”的案例，甚至是若干年以前在自然科学领域内应用的陈旧的案例，与现实的经济、管理工作严重脱节。国内统计学教材这种重理论学习和公式推导，轻结合实际案例的特点，使得本该妙趣横生的统计学在学生眼里课程变得晦涩难懂、枯燥乏味。

（三）实用性不强。统计学作为一门实用性很强的方法论学科，是和计算机以及统计软件紧紧地联系在一起，任何统计学方法都可以在统计学软件上操作完成，目前常用的统计学软件有SAS、STATISTIC、MINITAB、SPSS和EXCEL，对于经济管理专业的学生来说，SPSS和EXCEL都是操作起来相当简单方便的统计学软件。目前国内的统计学教材只是介绍统计学原理和方法，而如何应用统计软件来解决具体问题则没有系统的介绍，如Ex-cel制作图、表的功能很强大，展示数据常用的直方图、条形图、饼图、环形图利用Excel都可以做得很漂亮，可是不少教材只是介绍什么是直方图和条形图，两者有何区别，而具体如何利用软件作图则只字未提；时间数列分析、多元回归分析等内容涉及的数据都很多，不借助统计软件根本没法完成，因此很多教材也只是介绍概念和方法，老师在课上也只简单介绍方法，不给学生讲授如何应用统计软件来解决具体问题，这使得学生学完这门课后实际分析问题的能力没有得到锻炼，学生在学习后续课程或撰写毕业论文时，抱怨统计学只是学了很多不会用，也不知怎么用的概念和公式。

三、对策分析

统计学教材的质量普遍不高，反映了当前我国定量分析问题的能力还有待提高。要解决这一问题，我觉得重点应从以下几方面着手。

（一）加大对从事统计学教学的教师的培训力度。统计学教材是统计学教师教学实践的结晶。目前国内统计学教材质量不高的根本原因在于从事统计学教学教师的统计学能力有所欠缺。从事经济、管理类统计学教学的教师不仅要熟练地掌握统计学方法和统计软件的使用技巧，还要对经济、管理有一定的了解，并了解统计学在经济、管理中的使用。可是据我对武汉市高校的调查统计，不少学校从事经济、管理统计学教学的教师都是学习经济、管理的，他们对统计学方法和统计软件的使用并不熟悉，因此编出来的教材其质量也是可想而知。虽然一部分老师是统计学专业毕业的，但绝大多数是学经济统计的，对推断统计和统计软件的使用并不精通。另外还有一小部分老师是学数理统计专业的，他们对统计学方法进行过系统的学习，可是由于对于经济、管理了解甚少，因此没法和经济、管理的实际案例相结合，而只是像讲数学一样，着重公式的推导。因此要改变这种状况，各校首先要加大对统计学重要性的认识，其次要拿出切实可行的方案来对从事统计学教学的教师进行全方位的培训，使得他们具备从事统计学教学的专业水平，这样才有可能从根本上改变统计学教材吸引不了学生的现状。

（二）借鉴国外优秀统计学教材的经验。和国内经济、管理类统计学教材内容陈旧、案例匮乏、实用性不强和趣味性差的现状相比，国外的统计学教材则让人眼前一亮。国外教材非常注重实际应用，每一部分都引入大量的生活中常见的实例或案例，不知不觉地把读者引入统计专业知识的殿堂。这些教材几乎都摒弃了繁琐的数学推导，大部分只介绍基本公式，少数则采用纯文字描述的形式来介绍统计学，让没有统计学基础的学生也能轻松地学习统计学而且它们都非常详细地介绍了如何利用统计软件来进行操作，并贯穿在各章，课后也有大量配套的习题让读者自己去练习，以加深对统计学方法的理解。因此要提高目前国内统计学教材的质量，多多向国外同行学习是非常必要的，不少学校的老师直接以国外的教材作为学生的学习教材。但是完全采用国外的教材也有不少问题，如直接采用国外原版教材，对多数学生来说英文水平有待提高，而如果采用翻译过来的教材，由于目前不少教材翻译质量不高，学生读起来感觉很生涩；另外国外的教材结合的都是本国的例子，和我国的具体国情不符，学生听起来觉得陌生。因此最好的方法是借鉴国外统计学教材好的体系和编排方法，同时结合本国的具体实践，编制适合我国国庆的教材，这就需要付出更多的努力。

（三）合理安排统计学教材的章节设置。如今，国内经管类专业“统计学”教材通常包括绪论、统计调查、统计整理、数据的概括性描述、时间数列、抽样分布与参数估计、相关分析与回归分析、统计指数等八个部分。前面谈到过有些章节的内容陈旧，因此有必要对各章节设置进行调整。借鉴国外统计学教材的经验，应删除描述统计的大部分内容部分，重点介绍推断统计，即在有限的篇幅内重点介绍统计学的精华部分。具体来说，经济、管理类统计学教材应包括以下几部分：数据收集、数据的图表展示、数据的概括性度量、时间数列、参数估计和假设检验、方差分析和相关与回归。另外对章节的内容也要进行调整，多介绍实用性、强的内容，最后应加强统计软件的介绍，着重可以Excel或SPSS为工具来进行实例分析。

第9篇：统计学相关概念范文

关键词：统计学；教学；教材；教师队伍

中图分类号：C81.4 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（s）.2012.04.18 文章编号：1672-3309（2012）04-40-02

随着市场经济的不断发展，统计学应用的领域不断扩展，现有的统计学教学受传统教学模式的影响颇深，强调理论知识，忽视统计学知识在实际中的运用。即使有实践的部分，实践内容和现实生活差距很大，远不能满足经济发展的要求。统计学作为基础课程，教学目的、内容、方法、教材基本相同，既没有考虑到专业间的不同特点，也没有考虑到各专业学生未来的发展需求。针对统计学教学现状，本文提出了构建与经济发展现状相匹配、并结合不同专业的特点和不同专业学生的发展需要的统计学教学新模式的设想。

一、高职统计学教学存在的问题

（一）统计学教学目的不明确

统计学是一门工具性的课程，目前的教学重点还是集中在介绍统计学有哪些工具，至于这些工具怎么用，提得很少。教学的目的还是要求学生掌握统计学的理论知识，虽然教师在编写教学大纲中会写“通过该课程的学习，使学生能够运用基本的统计方法，对社会经济活动进行统计设计，统计资料收集、整理，统计资料的分析、预测以及统计报告的撰写。”但是哪些统计方法是分析不同专业最新统计资料需要的？收集、整理、分析的统计资料哪些是最新的，并且是相关专业学生需要了解或掌握的？能用来预测的统计学方法有哪些是对高职各专业学生有用的，需要预测什么？这些绝大多数高职类院校的统计学老师都不清楚。教学目的只是空话，形同虚设。在课堂上，教师还是把大部分时间用在讲解概念和公式上。由于教学目的不明确，教材、教学内容、教学方法和任课教师的选择上都很迷茫，即使会做些调整，也只是治标不治本，教学效果可想而知。

（二）教材不能满足专业需求

通过一定的调查发现，同一院校的各专业大都选用统一的教材。另一方面，不同的院校所选用教材的作者、版本等纵然各不相同，但是，其基本内容体系却是大同小异，所强调的重点基本一致。统计学教学的有关负责人意识到这点，也做了一些尝试。如有的负责人每个学期都选用不同的教材，以期在中间找到适合高职院校各专业的材，但结果令人失望；有的根据不同的专业选择不同的教材，但各个版本的教材大体一致，专业针对性不强；有的则直接摒弃统计学基础教材，直接选用统计学在各专业中应用的教材，如管理与统计、会计与统计分析、金融统计分析等，这种改革非常具有突破性，专业针对性很强，但是对承担统计学课程的教师要求很高，既要有深厚的相关专业的知识累积，又要非常熟悉统计学方法在相关专业的运用。同时，由于学生没有接触过统计学，只有一本介绍统计学在相关专业中的应用教材，显得力不从心。这些尝试遇到的困难源于目前没有一本与高职院校各专业对应的统计学教材。

（三）教学内容脱离实际

首先，由于教材基本框架一样，教学内容也没有多大区别，即统计学的基本概念、统计调查、统计整理、统计指标、抽样推断、时间序列、统计指数、相关分析与一元线性回归分析，像假设检验、统计量都不讲，即使课本中有相关内容，教师考虑到学生普遍薄弱的基础，也会删除这些内容，或草草带过，学生听的也是云里雾里。教学内容几十年不变，很少有人去研究随着经济的发展，统计学的应用领域发生了怎样的变化？教学内容是否应该调整？应该作怎样的调整？其次，讲解的案例要么过于陈旧，要么离现实生活很远，引不起学生的兴趣。案例脱离实际，一方面表现在所选案例太过宏观，学生平时都没关注。比如GDP、三大产业的发展状况、人口普查、全国客运量等等，学生觉得离自己很遥远、太抽象、也没有实用性；另一方面表现在所选案例大都是 “某城市、某企业、某班”等案例，没有明确地指出具体的研究对象，这样使得学生对数据的来源产生了怀疑，降低了案例教学的真实性和生动性，也打击了学生学习的积极性。

（四）教学方法陈旧

统计学作为基础课程，一直沿袭着“黑板、粉笔、计算器”和“老师讲、学生听”的教学方式。统计学在现实中的运用大多用到统计软件，“黑板、粉笔、计算器”的教学方式不能够教会学生应用统计学软件处理现实中的问题，黑板上呈现的大量的数据和公式、以及运用计算器进行统计的超负荷的计算量，都使得学生望而却步。“老师讲、学生听”的教学方式，无法培养学生的思考能力、动手能力，也无法激发学生的学习积极性。

（五）统计学教师队伍力量薄弱

作为教授统计学课程的教师，不仅要有深广的统计知识，还必需具有相应专业方面的知识，才能把统计学提供的数据处理、数据分析方法和相应专业特定的数据结合起来，从而教会学生处理和分析相应专业统计数据的方法。而在当前我国高职院校统计学课程的任课教师中，大多还不具备这种知识结构和素质。有些院校为了加强统计学教学的专业针对性，不同专业的统计学教学由该专业的教师教授，而这些教师绝大部分不是统计学专业出身，这种安排加强了针对性，削弱了统计学知识的专业性和应用性。

二、构建统计学教学新模式的建议